[TODO] Arrow: Better dates & times for Python についてもそのうち書く。
時間計測には timeit モジュールまたは IPython の %timeit 機能が便利：
In [ ]: %timeit x = 0; x = x + 1
29.7 ns ± 0.049 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
In [ ]: %timeit x = 0; x += 1
31.9 ns ± 0.0136 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
（あれ，x += 1 より x = x + 1 の方が若干速いんだ。）
ちなみに %%timeit とすると複数行の計測ができる。終了は空行を二つほど打つ：
In [ ]: %%timeit
...: x = 0
...: x += 1
...:
...:
31.8 ns ± 0.0191 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
%timeit の代わりに %time とすれば1回の時間を計測できる。
標準モジュール time はOSの機能に依存するので注意しなければならない。
time.time() は現在時刻を1970年からの秒数で返す。OSのものと違って float 型である。time.sleep() もOSのものと違って float で指定できる。
import time
t1 = time.time()
time.sleep(1.5)
t2 = time.time()
print(t2 - t1)
より精度の良い時間計測には time.perf_counter() を使う。こちらは差だけに意味がある。
t1 = time.perf_counter()
time.sleep(1.5)
t2 = time.perf_counter()
print(t2 - t1)
年月日時分秒で表した時刻：
time.localtime() # 現在時刻
time.localtime(t1) # 1970年頭からの秒数t1の時刻
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z', time.localtime()) # 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS JST'
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z', time.gmtime()) # 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS UTC'
標準モジュール datetime は time と違ってOSに依存しない。
datetime.datetime 型は，年月日時分秒マイクロ秒を持つ構造体である：
import datetime
datetime.datetime.now() # 現在時刻 datetime.datetime(年, 月, 日, 時, 分, 秒, μ秒)
datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc) # 同上（UTC）
datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'
f'{datetime.datetime.now():%Y-%m-%d %H:%M:%S}' # 上と同じ
s = '2020-12-17 12:34:56' # 現在時刻
t = datetime.datetime.strptime(s, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
t.timestamp() # Epochからの秒数（sが現地時刻のとき）
t.replace(tzinfo=datetime.timezone.utc).timestamp() # sがUTCのとき
t1 = datetime.datetime.now()
# しばらく経って・・・
t2 = datetime.datetime.now()
t2 - t1 # datetime.timedelta(seconds=秒, microseconds=μ秒)
(t2 - t1).total_seconds() # 秒単位
例えば2019年5月1日で始まる32日分の配列：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = [datetime.datetime(2019,5,1) + datetime.timedelta(days=i) for i in range(32)]
rng = np.random.default_rng()
x = np.cumsum(rng.standard_normal(32))
plt.plot(t, x)
plt.xticks(rotation=20)
別の表示法：
import matplotlib.dates as mdates
fig, ax = plt.subplots()
locator = mdates.AutoDateLocator()
formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
ax.plot(t, x)
dateutil - powerful extensions to datetime は pip install python-dateutil でインストールできる。
from dateutil.parser import parse
parse("1/6/21") #==> datetime.datetime(2021, 1, 6, 0, 0)
parse('Wed, 06 Jan 2021 12:54:19 +0900')
#==> datetime.datetime(2021, 1, 6, 12, 54, 19, tzinfo=tzoffset(None, 32400))
NumPy の datetime64 は最も柔軟な日時型である。年（Y），月（M），週（W），日（D），時（h），分（m），秒（s），ミリ秒（ms）などの単位で64ビット整数で表したものである。日時の起点は1970年1月1日頭である。タイムゾーンは考えない。一番大きい単位 Y を使った datetime64[Y] 型は ±9.2×1018 年まで表せる（宇宙の年齢は 1.38×1010 年ほど）。
import numpy as np
np.datetime64("2019") # np.datetime64("2019", "Y") と同じ
np.datetime64("2019-05") # np.datetime64("2019-05", "M") と同じ
np.datetime64("2019-05-01") # np.datetime64("2019-05-01", "D") と同じ
np.datetime64("2019-05-01 12:34:56") # np.datetime64("2019-05-01 12:34:56", "s") と同じ
日時の差は timedelta64() で表す：
t = np.array([np.datetime64("2019-05-01") + np.timedelta64(i,"D") for i in range(32)])
これは次のようにも書ける：
t = np.arange(np.datetime64("2019-05-01"), np.datetime64("2019-06-02"))
pandas の Timestamp は NumPy の datetime64[ns]（ナノ秒単位）に限定しているので，1677-09-21（pd.Timestamp(-2**63+808)）から2262-04-11（pd.Timestamp(2**63-1)）くらいまでしか扱えない（データの読み書き参照）。
import pandas as pd
t = pd.to_datetime("2020-05-06")
t = pd.to_datetime("2020年5月6日", format='%Y年%m月%d日') # 上と同じ
t #==> Timestamp('2020-05-06 00:00:00')
t.to_numpy() #==> numpy.datetime64('2020-05-06T00:00:00.000000000')
t.to_pydatetime() #==> datetime.datetime(2020, 5, 6, 0, 0)
t.timestamp() #==> 1588723200.0 # seconds since Epoch
t.value #==> 1588723200000000000 # ns since Epoch
t.strftime("%Y-%m-%d") #==> '2020-05-06'
t.year #==> 2020
t.month #==> 5
t.day #==> 6
t.dayofweek #==> 2 # 水曜日
format の形式については strftime() and strptime() Format Codes 参照。
ファイルのタイムスタンプは次のようにして取得できる：
import os
p = os.stat("ファイル名")
print(f'{datetime.datetime.fromtimestamp(p.st_mtime):%Y-%m-%d %H:%M:%S}')
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